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title: Integração Opik
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description: Saiba como usar o Comet Opik para depurar, avaliar e monitorar suas aplicações CrewAI com rastreamento abrangente, avaliações automatizadas e dashboards prontos para produção.
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icon: meteor
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# Visão Geral do Opik
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Com o [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/), depure, avalie e monitore suas aplicações LLM, sistemas RAG e fluxos de trabalho agentic com rastreamento detalhado, avaliações automatizadas e dashboards prontos para produção.
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<Frame caption="Dashboard do Agente Opik">
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<img src="/images/opik-crewai-dashboard.png" alt="Exemplo de monitoramento de agente Opik com CrewAI" />
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</Frame>
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O Opik oferece suporte abrangente para cada etapa do desenvolvimento da sua aplicação CrewAI:
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- **Registrar Traces e Spans**: Acompanhe automaticamente chamadas LLM e lógica da aplicação para depurar e analisar sistemas em desenvolvimento e em produção. Anote manualmente ou programaticamente, visualize e compare respostas entre projetos.
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- **Avalie a Performance da sua Aplicação LLM**: Avalie contra um conjunto de testes personalizado e execute métricas de avaliação nativas ou defina suas próprias métricas via SDK ou UI.
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- **Teste no Pipeline CI/CD**: Estabeleça bases de performance confiáveis com os testes unitários LLM do Opik, baseados em PyTest. Execute avaliações online para monitoramento contínuo em produção.
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- **Monitore & Analise Dados de Produção**: Entenda a performance dos seus modelos em dados inéditos em produção e gere conjuntos de dados para novas iterações de desenvolvimento.
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## Configuração
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A Comet oferece uma versão hospedada da plataforma Opik, ou você pode rodar a plataforma localmente.
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Para usar a versão hospedada, basta [criar uma conta gratuita na Comet](https://www.comet.com/signup?utm_medium=github&utm_source=crewai_docs) e obter sua chave de API.
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Para rodar a plataforma Opik localmente, veja nosso [guia de instalação](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/overview/) para mais informações.
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Neste guia, utilizaremos o exemplo de início rápido da CrewAI.
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<Steps>
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<Step title="Instale os pacotes necessários">
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```shell
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pip install crewai crewai-tools opik --upgrade
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```
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</Step>
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<Step title="Configure o Opik">
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```python
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import opik
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opik.configure(use_local=False)
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```
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</Step>
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<Step title="Prepare o ambiente">
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Primeiro, configuramos nossas chaves de API do provedor LLM como variáveis de ambiente:
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```python
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import os
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import getpass
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if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
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os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")
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```
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</Step>
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<Step title="Usando a CrewAI">
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O primeiro passo é criar nosso projeto. Vamos utilizar um exemplo da documentação do CrewAI:
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```python
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from crewai import Agent, Crew, Task, Process
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class YourCrewName:
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def agent_one(self) -> Agent:
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return Agent(
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role="Data Analyst",
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goal="Analyze data trends in the market",
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backstory="An experienced data analyst with a background in economics",
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verbose=True,
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)
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def agent_two(self) -> Agent:
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return Agent(
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role="Market Researcher",
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goal="Gather information on market dynamics",
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backstory="A diligent researcher with a keen eye for detail",
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verbose=True,
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)
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def task_one(self) -> Task:
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return Task(
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name="Collect Data Task",
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description="Collect recent market data and identify trends.",
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expected_output="A report summarizing key trends in the market.",
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agent=self.agent_one(),
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)
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def task_two(self) -> Task:
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return Task(
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name="Market Research Task",
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description="Research factors affecting market dynamics.",
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|
expected_output="An analysis of factors influencing the market.",
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|
agent=self.agent_two(),
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|
)
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def crew(self) -> Crew:
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return Crew(
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agents=[self.agent_one(), self.agent_two()],
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tasks=[self.task_one(), self.task_two()],
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process=Process.sequential,
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verbose=True,
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)
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```
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Agora podemos importar o tracker do Opik e executar nossa crew:
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```python
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from opik.integrations.crewai import track_crewai
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track_crewai(project_name="crewai-integration-demo")
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my_crew = YourCrewName().crew()
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result = my_crew.kickoff()
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print(result)
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```
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Após rodar sua aplicação CrewAI, acesse o app Opik para visualizar:
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- Traces LLM, spans e seus metadados
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- Interações dos agentes e fluxo de execução das tarefas
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- Métricas de performance, como latência e uso de tokens
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- Métricas de avaliação (nativas ou personalizadas)
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</Step>
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</Steps>
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## Recursos
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- [🦉 Documentação Opik](https://www.comet.com/docs/opik/)
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- [👉 Opik + CrewAI Colab](https://colab.research.google.com/github/comet-ml/opik/blob/main/apps/opik-documentation/documentation/docs/cookbook/crewai.ipynb)
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- [🐦 X](https://x.com/cometml)
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|
- [💬 Slack](https://slack.comet.com/) |